New hyperspectral data representation using binary partition tree
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/11005
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2010
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The optimal exploitation of the information provided by
hyperspectral images requires the development of advanced
image processing tools. This paper introduces a new hierarchical
structure representation for such images using binary
partition trees (BPT). Based on region merging techniques using
statistical measures, this region-based representation reduces
the number of elementary primitives and allows a more
robust filtering, segmentation, classification or information
retrieval. To demonstrate BPT capabilites, we first discuss
the construction of BPT in the specific framework of hyperspectral
data. We then propose a pruning strategy in order to
perform a classification. Labelling each BPT node with SVM
classifiers outputs, a pruning decision based on an impurity
measure is addressed. Experimental results on two different
hyperspectral data sets have demonstrated the good performances
of a BPT-based representation
CitacióValero, S.; Salembier, P.; Chanussot, J. New hyperspectral data representation using binary partition tree. A: IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. "2010 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium". Honolulu: 2010, p. 80-83.
GuardóDocument premiat
ISBN978-1-4244-9564-1
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
NewHyperspectralData.pdf | 120,0Kb | Visualitza/Obre |